提示词指南
了解如何写出高质量的搜索提示词。
好的搜索提示词通常包含三类信息：
| 信息 | 示例 | 作用 |
|---|---|---|
| 人物画像 | 做多模态模型的研究员 | 确定搜索核心方向 |
| 能力证据 | 有 CVPR / NeurIPS 论文或开源项目 | 引导 DINQ 寻找能证明专业能力的真实证据 |
| 约束条件 | 北美、远程、senior | 收窄候选范围以匹配实际需求 |
好的搜索示例
不需要一次写完，从你知道的部分开始：
我想找一个做过大模型推理优化的工程师，最好有 CUDA、TensorRT 或 vLLM 经验，有开源项目更好。地点不限，优先北美或远程。更简单的起点也可以：
帮我找 20 个做 AI agent infrastructure 的工程师，最好有开源贡献。跳过细化步骤
如果你在初始搜索中明确写出了候选人所属区域、目标职位、薪资范围、经验年限和学历要求，DINQ 会跳过引导追问，直接开始搜索。适合已经很清楚需求的情况。
对话校准
首次搜索后，你可以继续追加要求，调整结果方向：
不要只看大厂背景，帮我找创业公司里做过类似系统的人。把地点放宽到欧洲和远程。DINQ 适合用对话方式不断优化搜索。
引导追问示例
如果你的需求还不够清晰，DINQ 会一步一步引导你。每次只问一个问题，并提供选项：
DINQ：你更看重哪类背景？
A. 开源贡献
B. 顶会论文
C. 大厂经历
D. 创业公司从 0 到 1 的经验
E. 其他___________（自行输入）你可以选择选项，也可以输入自己的答案。